pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...（3） 通过torch.tensor()更加灵活的建立常量和变量 我们还需要注意的是使用torch,Tensor()和torch.tensor()以及Variable()区别：这里可以直接传入一个列表啦...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
请允许我引用官网上的这段话来介绍TensorFlow。 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。 表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。
北京大学深度学习1：TensorFlow张量和常用函数 本文记录的是TensorFlow2.0中的张量基础知识和常用函数 张量类型 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s = 1,2,3...创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy as np 理解axis 在一个二维张量或者数组中...dtype=int64) In [5]: print(tf.reduce_min(x2)) tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int64) tf.reduct_mean/sum 计算张量沿着指定维度的平均值或者和...切分传入张量的第一维度，生成输入特征和标签对，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices
以bitehist为例： 使用BPF之前： 1、在内核中:开启磁盘IO事件的插桩观测。 2、在内核中，针对每个事件:向perf缓冲区写入一条记录。...如果使用了跟踪点技术（推荐方式)，记录中会包含关于磁盘IO的几个元数据字段。 3、在用户空间:周期性地将所有事件的缓冲区内容复制到用户空间4。在用户空间:遍历每个事件，解析字节字段的事件元数据字段。...在用户空间:生成字节字段的直方图摘要。 其中步骤2到步骤4对于高I/O的系统来说性能开销非常大。...1、在内核中:启用磁盘IO事件的插桩观测，并挂载一个由bitesize工具定义的BPF程序。 2、在内核中，对每次事件:运行 BPF 程序。...这个过程避免了将事件复制到用户空间并再次对其处理的成本，也避免了对未使用的元数据字段的复制。如前面的程序输出截图所示，唯一需要复制到用户空间的数据是“count”列，其是一个数字数组。
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算，并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。...1、Tensorflow张量的静态和动态相关操作 TensorFlow中的张量具有静态大小属性，该属性在图形构建期间确定。有时静态大小可能没有指定。...为了得到张量的动态大小，可以调用tf.shape操作，它返回一个表示给定张量大小的张量： ? 张量的静态大小可以用Tensor.set_shape（）方法设置： ?...可以使用tf.reshape函数动态重塑给定的张量： ? 2、返回张量大小的通用函数 我们定义这么一个函数，它可以很方便地返回可用的静态大小，当不可用时则返回动态大小。...在实际很多情况中，我们需要将张量的不同维度通道进行合并，比如我们想要将第二维和第三维进行合并，也就是将三维张量转换为二维张量。我们可以使用上面定义好的get_shape（）函数来做到这一点： ?
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！...1、张量排序 tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！...tf.cast(tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0],tf.string) error:Cast int64 to string is not supported 转换成字符串之后...tf.string_join tf.string_join( inputs, separator='', name=None ) 该方法将给定的字符串张量列表中的字符串连接成一个张量...深度强化学习-DDPG算法原理和实现 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析 用Deep Recurrent Q Network解决部分观测问题！
public class DateUtil { /** * 指定日期和日期间隔，返回间隔之前的日期 * @param specifiedDay * @param...int interval){ return getSpecifiedDay(specifiedDay, interval, "-"); } /** * 指定日期和日期间隔...，返回间隔之前的日期 * @param specifiedDay * @param interval * @return */ public static
目录 1、栈 （1）栈的概念及结构 （2）栈的实现 2、队列 （1）队列的概念及结构 （2）队列的实现 前言：栈和队列是在顺序表和链表的延伸，如果前面的顺序表和链表你已经掌握了的话，栈和队列对你来说应该就是小菜一碟了...1、栈 （1）栈的概念及结构 栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。...（1）队列的概念及结构 队列：只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出FIFO(First In First Out) 入队列：进行插入操作的一端称为队尾...出队列：进行删除操作的一端称为队头 （2）队列的实现 Queue.h #pragma once #include #include #include...(&q)); QueuePop(&q); } printf("\n"); QueueDestroy(&q); } int main() { test(); return 0; } 栈和队列到此结束
死信队列 什么是死信队列 简单来说，就是普通队列中的消息符合某个条件时，会交由另一个交换机转移到另一个队列，这个队列就是死信队列，负责转移的交换机就是死信交换机。...模拟一下，这里我们写一下发送消息的接口和接收消息的Recevier 发送消息的接口 @GetMapping("testmq") public Result testmq(){...什么是延迟队列呢 顾名思义，也就是说消息到了队列之后不会立刻被处理，会等到指定时间之后才进行处理。...咱们刚才利用死信队列做的事不就是这样吗！ 当消息到达5秒之后，才进行删除订单操作。 死信队列结合过期时间也就实现了延迟队列。...但磁盘和内存之间的速度差异导致其效率有所降低。 总结 简单记录一下，欢迎大家指正。
加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...类型陷阱 本小节我们一共使用了 2 次 y = y.float，第一次在第 2 点演示矩阵乘法（torch.matmul(x, y)）之前，第二次在第 4 点演示原地操作（y.mul_(x)）之前。...这是因为生成张量 x 和 y 的类型不一致，当然本小节使用的都是 torch.arange 函数生成张量 y，这也是为了说明类型陷阱的问题。...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。
---- ---- 前言 再接学习、实现和练习完顺序表、链表等数据结构后今天我们来学习另外2种常用的数据结构但特殊的线性表——栈和队列 ---- 一、栈 1、栈的相关的定义 栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素...进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO（Last In First Out）的原则。 压栈：栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈，入数据在栈顶。...因为数组在尾上插入数据的代价比较小，如使用链表（当然用循环链表也可以，但是没有数组来的舒服）尾插的时间复杂较大（每次都需要遍历整个链表） 标题栈顶和栈底如何维护栈 如何进栈和出栈...环形队列可以使用数组实现，也可以使用循环链表实现 该结构实现时主要的难题为如何区分是队空还是队满，主要有以下2种解决方法 1.在定义保存头和尾的结构体中，再加一项长度size，用来随时观察其长度 2....在开辟该结构时，将其空间多开辟一个空间，如头尾相同时则为空，尾的下一个为头是则为满 该方法也是使用最常见的方法 3.栈和队列面试题 1.
一、栈 1.概念 一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作，进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底，栈中的数据元素遵循后进先出的原则。...注意从栈顶入，栈顶出 二 、栈的实现(顺序表) 1.函数的定义和结构体的创建——stack.h #pragma once #include #include #include...1.概念 只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出的原则。...入队列：进行插入操作的一段称为队尾 出队列：进行删除操作的一端称为对头 注意 ：对尾入，对头出 四、队列的实现(链表) 1.函数的定义和结构体的创建——queue.h #pragma once #...4.队列的接口的实现 1.初始化 void queueinit(queue* p)//初始化队列 { assert(p); p->head = NULL; p->tail = NULL
栈和队列 栈 定义和特点 栈是一种线性结构，限定在表尾进行插入和删除的线性表。 常规来讲，我们将栈的表尾端定义为栈顶，表头端定义为栈底。 ...此外，当返回栈顶元素时循环队列出队，最后插入的元素会被返回，因此，栈的特点是“后进先出” 表示和实现 栈支持的操作有： 插入、删除、返回栈顶元素、计算栈中元素个数、判断栈是否为空 同时，...还要注意栈的初始化和销毁 顺序栈 顺序栈是指用顺序存储结构实现的栈：数组 设置一个栈的结构体，包含动态开辟的数组存放元素，一个维护数组大小，一个top指针表示栈顶元素在表中的位置 （栈顶的）...定义和特点 队列和栈的特性相反，是一种“先进先出”的线性表。 ...队列只允许元素在队头删除，在队尾插入。因此，最早进入队列的元素最早出队。 循环队列 循环队列是队列的一种顺序表示循环队列出队，使用数组实现，同时需要两个指针分别指向队头和队尾。
栈存放的内容，函数返回地址、相关参数、局部变量和寄存器内容等。...EBP），再然后是被调函数的实参等，一般情况下是按照从右向左的顺序入栈，之后是被调函数的局部变量，注意静态变量是存放在数据段或者BSS段，是不入栈的。...从以上可以看到，堆和栈相比，由于大量malloc()/free()或new/delete的使用，容易造成大量的内存碎片，并且可能引发用户态和核心态的切换，效率较低。...虽然栈有众多的好处，但是由于和堆相比不是那么灵活，有时候分配大量的内存空间，主要还是用堆。...参考文献 [1] 浅谈堆和栈的区别 [2] 栈内存和堆内存的区别 [3] 浅谈内存分配方式以及堆和栈的区别（很清楚） [4] C++函数调用过程深入分析 [5] 十种排序算法
C++队列的成员函数: back()返回最后一个元素 empty()如果队列空则返回真 front()返回第一个元素 pop()删除第一个元素 push()在末尾加入一个元素 size()返回队列中元素的个数...1、 queue q; 2. struct point { int x; int y; }; queue que; pair类型： 一般当一个对象有多个属性的时候...，我们会用结构体stuct写多个属性，而当只有两个属性的时候，就可以使用pair....使用方法： pair name; 比如： pair P; //对象P有两个属性，都是int类型 而且，这里类型一般不做限制，所以自己定义的类型一样可以使用...//访问P的第二个属性值 如果需要定义多个pair类型，可以使用typedef,例子如下： typedef pairP； P ac(1,0); P bc(0,0);
TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。...Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...CUDA提示 安装适机的CUDA，下载地址（此处为CUDA8.0的下载地址，如需其他版本，进入网站后搜索即可），注意安装之前要先把本机对应的旧版本卸载，否则新旧版本不兼容会导致新版本安转失败 安装CUDA...（cuDNN Download Survey），完毕之后就可以下载了，选择对应的版本下载即可 二、安装Anaconda 此处参考于文档 安装源 在 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
这意味着开发者可以利用 Python 的易用性来编写模型代码，而 AutoGraph 则负责将这些代码转换成高效执行的 Tensorflow 图。这一过程大大简化了机器学习模型的开发和优化过程。...这意味着开发者在编写动态和条件逻辑时，无需使用复杂的 TensorFlow API（如 tf.cond 和 tf.while_loop），而是可以直接使用 Python 的控制流语句。...这不仅保留了代码的可读性和可维护性，还能享受到 TensorFlow 图执行的所有优势。 易于调试和维护：传统的 TensorFlow 图代码可能难以理解和调试，因为图的构建和执行是分离的。...总之，TensorFlow AutoGraph 是一个强大的工具，它结合了 Python 的易用性和 TensorFlow 计算图的高效执行。...这不仅有助于降低 TensorFlow 的使用门槛，也使得开发复杂的机器学习模型变得更加容易和高效。
栈和队列都可以使用数组实现，所以栈和队列都可以相互实现。 使用两个栈实现队列 队列的特性是先进先出，一端添加另一端删除；而栈的特性是先进后出，且只能在一端添加或删除数据。...当删除栈中为空时，在队列的内部还要经过额外的数据转移，删除操作的时间复杂度为O(n)；当删除栈中不为空时，删除操作的事件复杂度就是O(1)。...使用两个队列实现栈 使用队列实现栈先进后出的思路如下： 创建两个队列，一个是存储数据的队列Q1，另一个辅助队列Q2。 插入数据时，先将数据插入到Q2中，再将Q1中所有的数据出队，再入队到Q2中。...保证新插入的数据总是在队头（栈顶），且只有一个数据栈有数据，而辅助栈总是空的。 交换Q1和Q2。 删除数据时，直接从数据栈的队头删除数据。...如图，左边的队列为Q1，右边的队列为Q2，插入过程如下： ?
队列可能稍微有点复杂，定义队列的时候需要定义三个变量，分别是end,start,size，先说说他们分别的作用，每次用户拿队中的元素，都从start下标位置取，每次进队都从s=end位置进，每次出队或者进队...size都要++或-- 假设数组长度是3，如果size没有到3，进队时就把元素放到end的位置上，这是end和size之间的约束关系；如果size不等于0，出队时就总出start位置，这是start...和size之间的约束关系。...这个题不要觉得很简单就不想写，很多地方有可能会用到，比方说图的深度优先遍历，别人不让你用栈去实现深度优先遍历，怎么办，其实就和这个道题的思路一样，用两个队列合成一个栈，然后再去遍历 那么说一下这道题的思路...用两个栈实现一个队列更简单，假设先在有两个栈data和help，12345首先进data栈，然后将data栈中的元素全部倒到help栈里，然后依次从help栈弹出即可，所以进元素全从data栈进，出元素全从
1.前言 在计算机科学中，数据结构是用来组织和存储数据的方式，以便可以高效地访问和修改。栈和队列是两种最基本的数据结构，它们在各种计算过程中都有广泛的应用。...本文将介绍栈和队列的概念、特性以及它们的一些常见应用。 2.栈 2.1概念 栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。...选择顺序结构还是链式结构实现队列，取决于具体的应用场景和需求。以下是两种实现方式的优缺点分析： 顺序队列的优点： 内存使用效率高：顺序队列通常使用数组实现，内存空间连续，利用率高。...综上所述，如果对内存使用效率和随机访问有较高要求，且能够接受固定大小的限制，那么顺序队列（特别是循环队列）可能是更好的选择。...Deque是一个接口，使用时必须创建LinkedList的对象。 在实际情况中，使用Deque接口是比较多的，栈和队列均可使用该接口， 总结 栈和队列是构建更复杂数据结构的基础，如二叉树、图、堆等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
